PT는 원래 ‘Post & Telecommunications’, 즉 우편과 통신을 뜻했다. 그러나 2026년 중국 국제정보통신전람회(PT EXPO CHINA)는 이 약칭에 ‘People & Technology(사람과 기술)’라는 새로운 의미를 더했다. 베이징(北京) 국가회의센터에서 열린 올해 전시회는 이 변화의 의미를 기술적으로도 보여줬다.
대규모 언어모델의 크기만 경쟁하던 단계에서 벗어나 AI를 실제 산업과 생활에 적용하고, 이를 뒷받침하는 산술·네트워크·전력 인프라를 어떻게 운영할 것인지가 주요 화두로 등장했다.
PT, 통신을 넘어 ‘사람과 기술’을 말하기 시작했다
2026년 중국 국제정보통신전람회(PT EXPO CHINA·이하 PT전)는 9월 22일부터 24일까지 중국 베이징(北京) 국가회의센터에서 열렸다.
PT전의 이름에는 중국 정보통신 산업의 변화가 그대로 담겨 있다. 공식 자료에 따르면 PT는 ‘Post & Telecommunications’에서 출발했다. 전통적인 우편과 통신 산업을 상징하던 이름이다.
사진은 아너(荣耀) “번개(闪电)”와 “위안치짜이(元气仔)”가 전시회 현장에서 사람과 상호작용하는 것을 시연하는 사진이다. 사진제공=中国国际信息通信展览会
하지만 2026년 PT전은 여기에 새로운 의미를 부여했다. ‘People & Technology’, 즉 ‘사람과 기술’이다. 올해 전시회의 주제 역시 ‘科技向人(사람을 향한 기술·TECH FOR PEOPLE)’이었다. 기술 자체를 보여주는 데 그치지 않고 기술이 사람의 생활과 산업에 어떻게 연결되는지를 보여주겠다는 방향이다.
이 변화는 단순한 브랜드 문구의 변화로만 볼 일은 아니다. 이번 전시에서 눈에 띈 것도 모델의 매개변수나 성능 수치만이 아니었다. 중국전신(中国电信), 중국이동(中国移动), 중국연통(中国联通), 중국광전(中国广电), 중국철탑(中国铁塔), 중국위통(中国卫通)과 화웨이(华为), 중싱(中兴) 등 주요 기업들은 AI 모델을 실제 산업과 생활에 연결하는 서비스와 산술 인프라를 전면에 내세웠다.
AI 경쟁의 무대가 모델에서 서비스와 인프라로 넓어지고 있는 셈이다.
‘말하는 AI’에서 ‘일하는 AI’로
AI가 처음 대중에게 다가왔을 때 가장 인상적인 기능은 자연스러운 대화였다. 질문에 답하고 문장을 만들며 이미지를 생성하는 능력이 관심을 끌었다. 하지만 산업 현장에서 중요한 질문은 조금 다르다. AI가 얼마나 자연스럽게 대화하는가보다 실제 업무를 얼마나 줄여주는가가 중요하다. 이번 PT전에서도 이런 변화가 확인됐다.
중국전신(中国电信)은 중소기업을 대상으로 데이터와 산술, 서비스와 제품을 결합한 AI 서비스를 제시했다. 중국철탑(中国铁塔)은 자산관리 분야에 AI를 적용했고, 통용기술환구의료(通用技术环球医疗)는 AI를 활용한 의료장비 전 생애주기 관리와 환자 진료 과정의 적용 사례를 선보였다. 중국연통(中国联通)은 소상공인을 겨냥한 ‘연통혜상(联通惠商)’ 서비스를 소개했다. AI를 이용해 홍보물을 만들고 쿠폰용 QR코드를 생성하는 방식이다. NFC 기반 스마트 명찰과 결합해 이용자가 스마트폰을 접촉하는 방식으로 출석하거나 쿠폰을 받을 수 있도록 구성했다.
AI가 거창한 미래 기술이 아니라 매장 운영과 홍보 같은 구체적인 업무에 들어오기 시작했다는 점이 눈에 띈다. 개인 서비스도 마찬가지다. 중국이동(中国移动)은 AI와 개인 클라우드를 결합해 사진과 파일을 정리하는 서비스를 선보였다. AI의 역할이 대화 상대에서 개인의 디지털 자산을 관리하는 도구로 확대되고 있는 것이다.
결국 AI의 산업적 가치는 ‘얼마나 똑똑한가’만으로 결정되지 않는다. 얼마나 자주 사용되고, 얼마나 많은 업무를 대신하며, 그 과정에서 어느 정도의 비용을 발생시키는가가 중요한 기준이 된다.
Token, AI 시대의 새로운 ‘사용량’이 될까
이런 변화와 맞물려 PT전에서 주목받은 개념이 ‘Token 운영’이다. Token은 AI 모델이 텍스트와 데이터를 처리할 때 사용하는 단위다. 원문이 제시한 현장 설명처럼 기존 통신사업이 데이터 사용량을 GB 단위로 관리했다면, AI 시대에는 모델이 처리한 Token을 기준으로 서비스를 측정하고 정산하는 방식이 새로운 사업 모델이 될 수 있다.
여기서 통신사의 역할도 달라진다. 기존 통신사는 데이터를 연결하고 전송하는 인프라를 제공했다. AI 시대에는 여기에 산술 자원과 모델, 플랫폼, 애플리케이션을 연결해 하나의 서비스로 제공해야 한다. Token을 많이 처리한다고 해서 반드시 수익성이 높아지는 것도 아니다. 금융 위험관리나 의료 진단처럼 정확성과 안정성이 중요한 분야에서는 높은 품질이 요구된다. 반면 고객지원이나 코드 생성처럼 이용량이 많은 분야에서는 처리량과 비용 효율성이 중요하다.
사진은 링시(灵犀)의 사족 로봇이 전시회 현장에서 사람과 상호작용하는 것을 시연하는 사진이다. 사진제공=中国国际信息通信展览会
따라서 Token 운영은 단순한 기술 문제가 아니라 가격과 품질, 비용을 함께 관리해야 하는 사업의 문제에 가깝다. AI가 산업화될수록 ‘좋은 모델’만으로는 부족하다. 좋은 모델을 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는가가 중요해진다.
산술 네트워크가 AI 산업의 바닥을 만든다
AI 서비스가 확대될수록 모델을 실행할 산술 자원의 중요성도 커진다. 이번 PT전에서는 산술 인프라와 산술 조정 기술도 주요 전시 분야로 등장했다. 중국신커(中国信科)는 AI 산술 기반을 제시했고, 헝퉁광뎬(亨通光电)은 고밀도 광상호연결 기술을 통해 데이터센터의 산술 처리 증가에 대응하는 방안을 선보였다.
중국전신(中国电信)은 창장삼각주 지역에서 항저우(杭州) 지능형 산술센터, 자싱(嘉兴) 지능형 산술센터, 진화(金华) 저장중부 인공지능 산술센터, 닝보(宁波) 신형 통신 허브센터를 연결하는 지역 간 산술 조정 사례를 제시했다. 중국이동(中国移动)은 전국 산술 네트워크 구축과 함께 13개 산술 상호연결 지역 노드와 8개 허브 노드를 제시했다. 산술이 필요한 곳에 산술 자원을 얼마나 빠르게 배분할 것인가가 새로운 인프라 과제가 되고 있는 것이다.
엣지 산술(엣지 컴퓨팅)은 이 흐름을 더욱 구체적으로 보여준다. 중국철탑(中国铁塔)은 통신 인프라를 활용해 현장 가까이에 산술 자원을 배치하는 사례를 제시했다. 헤이룽장(黑龙江)에서는 저수지 수위 예측, 푸젠(福建)에서는 불법 투기 추적, 산둥(山东)에서는 엣지 산술 기반 디지털 산업단지, 신장(新疆)에서는 석유기업의 디지털 전환을 지원하는 사례를 선보였다. AI가 데이터센터 안에 머무르지 않고 현장으로 내려오는 과정이다.
엣지 컴퓨팅이란 데이터가 발생하는 현장 가까이에서 데이터를 처리하는 방식이다. 데이터를 멀리 있는 대형 데이터센터까지 보내 처리하는 기존 방식과 달리, 현장 주변에 컴퓨팅 자원을 배치해 필요한 데이터를 바로 분석한다. AI 서비스에서 중요한 지연시간을 줄이고 실시간 대응이 필요한 분야에 활용할 수 있다는 것이 특징이다. 예를 들어 공장의 생산설비 이상을 감지하거나 교통 영상을 분석하고, 재난 현장의 영상과 센서 데이터를 처리하는 데 활용할 수 있다.
사진은 서비스를 제공하는 특수로봇으로 스마트한 지능을 필요로 하는 사람들에게 제공하는 내용으로 차이나 모바일(中国移动)의 안내견(导盲犬)의 모습이다. 사진제공=中国国际信息通信展览会
이번 PT전에서 중국철탑(中国铁塔)이 제시한 ‘변연산력(边缘算力)’도 이러한 개념에 해당한다. 중국철탑은 통신 인프라를 활용해 현장 가까이에 컴퓨팅 자원을 배치하고, 헤이룽장(黑龙江)에서는 저수지 수위를 예측하고 푸젠(福建)에서는 불법 투기 행위를 추적하는 등 지역별 산업 현장에 적용한 사례를 소개했다.
6G의 핵심도 ‘빠른 통신’에서 ‘통신과 산술의 결합’으로
6G 역시 단순한 속도 경쟁만으로 설명하기 어려워지고 있다. 중국전신(中国电信)은 6G의 미래상으로 ‘Ubiquitous Intelligent-benefit Network(UIN·전역 지혜 네트워크)’를 제시했다. 공간과 접속 방식의 경계를 넘어 연결하고, AI와 통신망을 결합하며, 다양한 이용자와 산업에 지능형 서비스를 제공한다는 구상이다.
중국이동(中国移动)은 위성과 지상 네트워크, 산술을 결합하는 기술체계를 선보였다. 중국연통(中国联通)도 6G 혁신 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. 중국이동(中国移动)이 전시한 6G 광장 홀로그램 통신은 이러한 방향을 보여주는 사례다. 6대의 카메라로 원격 영상을 수집하고 AI 알고리즘을 이용해 11개 시점을 재구성하는 방식이다. 이 같은 서비스가 실제로 작동하려면 높은 산술 능력과 낮은 지연시간이 필요하다. 따라서 미래 통신망의 경쟁력은 단순히 더 많은 데이터를 더 빠르게 전달하는 데서 끝나지 않는다.
통신망과 산술 자원을 어떻게 결합하고, 필요한 곳에 얼마나 효율적으로 배분하느냐가 중요해진다.
AI가 커질수록 전력 문제가 커진다
AI와 산술 인프라가 확대되면 또 하나의 문제가 따라온다. 전력이다. 데이터센터와 산술센터의 규모가 커질수록 전력 공급과 냉각, 에너지 효율을 함께 고려해야 한다. 이번 PT전에서 ‘산전협동(算电协同)’이 별도의 기술 축으로 등장한 배경이다. 중국이동(中国移动)은 부하 측 지능형 제어, 전력망 협력, 전력시장 거래를 산전협동의 주요 경로로 제시했다.
중국연통(中国联通)은 구이저우 구이안(贵州贵安), 후허하오터(呼和浩特), 허베이 랑팡(河北廊坊), 하얼빈(哈尔滨) 등 지역의 산술 자원과 전력 인프라를 연계하는 방안을 선보였다. AI 경쟁이 데이터센터 안에서 끝나지 않는 이유다. 모델을 학습하고 실행하려면 산술 자원이 필요하고, 산술 자원을 운영하려면 네트워크와 전력이 필요하다. 결국 AI 산업은 소프트웨어와 하드웨어, 통신과 에너지가 함께 움직이는 산업으로 확장되고 있다.
‘사람을 향한 기술’은 얼마나 현실이 될까
PT전이 ‘People & Technology’를 강조한 것도 이 같은 산업 변화와 연결해서 볼 수 있다. 중국전신(中国电信)은 성진(星辰) 대규모언어모델 계열의 AI 에이전트를 활용해 노인 돌봄과 건강관리, 보이스피싱 방지 등 생활 분야의 서비스를 선보였다. 중국이동(中国移动)은 주천(九天) 대규모언어모델을 적용한 사족보행 로봇을 전시했다. 중국연통(中国联通)은 원징(元景) 대규모언어모델을 기반으로 노인과 어린이, 장애인 등을 대상으로 한 AI 단말기를 소개했다.
이러한 사례가 보여주는 것은 AI의 또 다른 방향이다. 기술을 얼마나 복잡하게 만들 것인가보다 누가 실제로 사용할 수 있도록 만들 것인가가 중요해진다. 특히 고령자와 장애인처럼 기존 디지털 서비스 이용에 어려움을 겪는 사람들에게 AI가 어떤 방식으로 접근성을 높일 수 있는지는 기술 성능과 별도로 살펴봐야 할 문제다.
다만 전시회에서 공개된 기술과 서비스가 모두 시장에서 지속적인 사업성과로 이어진다고 단정할 수는 없다. Token 기반 사업모델의 수익성, 6G 서비스의 상용화, 대규모 산술 인프라의 전력 효율성 등은 실제 시장에서 추가 검증이 필요한 영역이다. 그럼에도 PT전이 보여준 산업의 방향은 비교적 선명하다. AI 경쟁의 중심이 모델 자체에서 모델을 실제로 작동시키는 산업 시스템으로 이동하고 있다는 점이다.
AI의 다음 경쟁은 ‘운영’에서 시작된다
지난 몇 년간 AI 산업의 관심은 모델에 집중됐다. 더 큰 모델, 더 많은 데이터, 더 높은 성능이 경쟁의 주요 지표였다. 하지만 AI가 산업과 생활 속으로 들어가면서 경쟁의 조건도 달라지고 있다. AI를 실제 업무에 연결하려면 데이터가 필요하다. 데이터를 처리하려면 산술 자원이 필요하다. 산술 자원을 연결하려면 네트워크가 필요하고, 이를 지속적으로 운영하려면 전력과 냉각 인프라가 필요하다.
여기에 이용자가 실제로 사용할 수 있는 서비스와 비용 구조까지 갖춰야 한다. 이번 PT전은 바로 이 연결고리를 한 공간에서 보여줬다. PT가 ‘Post & Telecommunications’에서 ‘People & Technology’로 의미를 확장한 것은 단순한 약칭의 변화가 아니다. 통신산업이 연결 자체를 넘어 사람과 산업이 실제로 활용할 수 있는 기술을 만들어야 하는 단계로 넘어가고 있다는 선언에 가깝다.
AI 시대의 통신사도 마찬가지다. 앞으로 중요한 것은 누가 가장 큰 모델을 보유했느냐만이 아닐 수 있다. 누가 AI를 안정적으로 실행하고, 산술과 네트워크를 효율적으로 연결하며, 전력 비용까지 관리하면서 실제 이용자가 체감할 수 있는 서비스로 만들어내느냐가 산업의 중요한 과제가 될 것이다.
PT전의 변화는 결국 하나의 질문으로 압축된다. AI는 얼마나 똑똑해질 것인가가 아니라, 그 지능을 사람과 산업에 얼마나 제대로 연결할 수 있는가. AI 경쟁의 다음 무대는 모델의 화면 안이 아니라 산술센터와 네트워크, 전력망 그리고 실제 생활 현장이 될 가능성이 크다.
윤교원 대표 / The K Media & Commerce, kyoweon@naver.com
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